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   主题：统计学与R读书笔记(第二版)–感兴趣的请进  | 数螺 | NAUT IDEA
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      <a href="/databee">
       <p>
        数螺
       </p>
      </a>
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     <div class="hidden-xs col-sm-6 text-right">
      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
      </p>
     </div>
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   <h1>
    主题：统计学与R读书笔记(第二版)–感兴趣的请进
   </h1>
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       <article class="post-12896 topic type-topic status-publish hentry" id="post-12896">
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         <h1 class="entry-title">
          统计学与R读书笔记(第二版)–感兴趣的请进
         </h1>
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           <p>
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             COS论坛 | 统计之都
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             统计学世界
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            <span class="bbp-breadcrumb-current">
             统计学与R读书笔记(第二版)–感兴趣的请进
            </span>
           </p>
          </div>
          <div class="bbp-template-notice info">
           <p class="bbp-topic-description">
            该主题包含 12 条回复，12个帖子，最后由
            <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/377826/" rel="nofollow" title="查看spider的档案">
             <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/38f59c659b3eb1a97989456afafeac26?s=14&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
            </a>
            <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/377826/" rel="nofollow" title="查看spider的档案">
             spider
            </a>
            在
            <a href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-339324" title="回复：统计学与R读书笔记(第二版)–感兴趣的请进">
             3 年, 7 月 之前
            </a>
            更新。
           </p>
          </div>
          <div class="bbp-pagination">
           <div class="bbp-pagination-count">
            查看 13 个帖子 - 1 到 13（总计 13 个）
           </div>
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           </div>
          </div>
          <ul class="forums bbp-replies" id="topic-12896-replies">
           <li class="bbp-header">
            <div class="bbp-reply-author">
             作者
            </div>
            <!-- .bbp-reply-author -->
            <div class="bbp-reply-content">
             帖子
            </div>
            <!-- .bbp-reply-content -->
           </li>
           <!-- .bbp-header -->
           <li class="bbp-body">
            <div class="bbp-reply-header" id="post-12896">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年11月27日 下午10:40
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-12896">
               1 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-12896 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-12896 bbp-reply-position-1 user-id-83882 topic-author post-12896 topic type-topic status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/83882/" rel="nofollow" title="查看xjx的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/6f996ba2955b83c5ddbbd2dc7e46e837?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/83882/" rel="nofollow" title="查看xjx的档案">
               xjx
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               下载地址:
               <a class="d4pbbc-url" href="http://rbbs.biosino.org/Rbbs/posts/list/686.page" rel="nofollow" target="_blank">
                http://rbbs.biosino.org/Rbbs/posts/list/686.page
               </a>
              </p>
              <p>
               统计学与R读书笔记(第二版)
              </p>
              <p>
               Contents
               <br/>
               第二版序
               <br/>
               增加
               <br/>
               改变
               <br/>
               .
               <br/>
               序
               <br/>
               .
              </p>
              <p>
               概率论与统计学基础理论
               <br/>
               条件概率与统计独立性
               <br/>
               条件概率
               <br/>
               定义
               <br/>
               性质
               <br/>
               全概率公式
               <br/>
               Bayes公式
               <br/>
               事件独立性
               <br/>
               让我们来"创造"概率测度
               <br/>
               重复独立试验
               <br/>
               独立性与概率计算
               <br/>
               随机变量的分布和数字特征
               <br/>
               随机变量
               <br/>
               定义
               <br/>
               随机在哪里
               <br/>
               让我们来构造随机变量
               <br/>
               分布
               <br/>
               分布列
               <br/>
               分布函数
               <br/>
               累积分布图
               <br/>
               期望
               <br/>
               离散情况
               <br/>
               连续情况
               <br/>
               一些定理
               <br/>
               方差和协方差
               <br/>
               方差
               <br/>
               方差的性质
               <br/>
               把随机变量标准化
               <br/>
               协方差与相关系数
               <br/>
               怎样描述数据
               <br/>
               原始数据
               <br/>
               收集
               <br/>
               分类
               <br/>
               位置测度
               <br/>
               算术平均数(arithmetic mean)
               <br/>
               样本中位数(sample median)
               <br/>
               众数
               <br/>
               几何平均(geometric mean)
               <br/>
               算术平均数的某些性质
               <br/>
               改变数据的起点
               <br/>
               数据伸缩
               <br/>
               伸缩+改变起点
               <br/>
               离散性测度
               <br/>
               极差(range)
               <br/>
               分位数(quantiles)或百分位数
               <br/>
               偏差
               <br/>
               方差与标准差
               <br/>
               方差与标准差的某些性质
               <br/>
               变异系数(coefficient variation, CV)
               <br/>
               数据的分组
               <br/>
               图示法
               <br/>
               条形图(bar graph)
               <br/>
               直方图(histogram)
               <br/>
               茎叶图(stem-and-leaf plot)
               <br/>
               盒型图(box plot)
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               偏斜度与峭度
               <br/>
               偏斜度(skewness)
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               峭度(kurtosis)
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               离散分布
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               退化分布(单点分布)
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               贝努里分布(两点分布)
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               二项分布
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               几何分布
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               负二项分布(巴斯卡分布)
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               泊松分布
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               定义等
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               从二项分布到泊松分布
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               连续分布
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               定义
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               性质
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               均匀分布
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               正态分布
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               Stirling 公式
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               从二项分布到正态分布
               <br/>
               定义
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               指数分布
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               定义
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               性质
               <br/>
               与泊松分布的关系
               <br/>
               $\Gamma $ 分布
               <br/>
               从总体中抽取样本的方法
               <br/>
               总体与样本的关系
               <br/>
               推断的方法
               <br/>
               抽样
               <br/>
               随机数的产生方法
               <br/>
               抽样的方法
               <br/>
               临床研究中的盲法
               <br/>
               估计
               <br/>
               均值的估计
               <br/>
               点估计
               <br/>
               均值的标准误
               <br/>
               均值的区间估计
               <br/>
               t 分布
               <br/>
               方差的估计
               <br/>
               点估计
               <br/>
               卡方分布
               <br/>
               区间估计
               <br/>
               二项分布的估计
               <br/>
               参数 p 的点估计
               <br/>
               区间估计
               <br/>
               泊松分布的估计
               <br/>
               点估计
               <br/>
               区间估计
               <br/>
               单侧置信区间
               <br/>
               假设检验: 单样本推断
               <br/>
               一般概念
               <br/>
               正态分布均值的单样本检验: 单侧备择
               <br/>
               方差未知的正态分布均值的单样本 t 检验
               <br/>
               正态分布均值的单样本检验: 双侧备择
               <br/>
               方差已知时的正态分布均值的单样本 z 检验
               <br/>
               检验的功效
               <br/>
               已知方差时正态分布均值的单样本z检验的功效
               <br/>
               双侧备择
               <br/>
               样本量的决定
               <br/>
               单侧备择下的样本量
               <br/>
               双侧备择下的样本量
               <br/>
               基于置信区间宽度的样本量估计
               <br/>
               假设检验与置信区间的关系
               <br/>
               正态分布方差的估计-单样本卡方检验
               <br/>
               卡方检验
               <br/>
               p-值(双侧备择)
               <br/>
               二项分布的单样本检验
               <br/>
               正态近似法
               <br/>
               精确的p-值计算
               <br/>
               功效及样本量的计算
               <br/>
               泊松分布的单样本推断-小样本检验
               <br/>
               假设检验: 两样本推断
               <br/>
               匹配样本 t 检验
               <br/>
               匹配t检验
               <br/>
               匹配检验的p-值计算
               <br/>
               匹配样本均值比较的区间的估计
               <br/>
               等方差的两独立样本均值比较的 t 检验
               <br/>
               t 检验
               <br/>
               p-值
               <br/>
               区间估计
               <br/>
               两方差相等性检验-F检验
               <br/>
               F 分布
               <br/>
               F 检验
               <br/>
               方差不等的两个独立样本的 t 检验
               <br/>
               不等方差下两个独立样本的t检验
               <br/>
               p-值
               <br/>
               置信区间
               <br/>
               独立样本均值比较中样本量及功效的估计
               <br/>
               非参数检验
               <br/>
               匹配数据的符号检验(sign test)
               <br/>
               正态近似法
               <br/>
               精确方法
               <br/>
               试验设计
               <br/>
               基本原理
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               意义
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               基本要求
               <br/>
               试验设计的基本要素
               <br/>
               对比设计及其统计分析
               <br/>
               对比设计
               <br/>
               统计分析
               <br/>
               随机区组设计及统计分析
               <br/>
               设计
               <br/>
               统计
               <br/>
               拉丁方设计
               <br/>
               裂区设计(主要针对农业试验)
               <br/>
               正交设计
              </p>
              <p>
               R基础与数学运算
               <br/>
               介绍
               <br/>
               概述
               <br/>
               资源介绍
               <br/>
               多元数据分析
               <br/>
               R binaries 包的介绍
               <br/>
               寻求帮助
               <br/>
               查看所有可用的包
               <br/>
               查看某个包的信息
               <br/>
               查看当前调入内存的包
               <br/>
               查看和导入R中预置的数据
               <br/>
               查看当前环境下的变量
               <br/>
               预运行的程序
               <br/>
               安装, 删除非二进制包
               <br/>
               补全
               <br/>
               R启动时调用的文件和函数
               <br/>
               数据编辑器
               <br/>
               字符串合并
               <br/>
               数字打印位数
               <br/>
               数据的导入/导出
               <br/>
               导入 Execl 格式
               <br/>
               导出/保存
               <br/>
               向文件写入数据
               <br/>
               重定向输出
               <br/>
               latex
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               数据
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               数据类型
               <br/>
               原子类型
               <br/>
               NA
               <br/>
               向量
               <br/>
               因子
               <br/>
               列表(list)
               <br/>
               数据框-data.frame
               <br/>
               数组(array)及其存取
               <br/>
               矩阵
               <br/>
               字符串及相关操作
               <br/>
               数据的基本操作
               <br/>
               单个数据操作-R
               <br/>
               两个数据操作
               <br/>
               对象操作
               <br/>
               对象的模式
               <br/>
               对象函数
               <br/>
               获取和改变对象属性-类
               <br/>
               模式转换
               <br/>
               类和泛型函数
               <br/>
               查看类可用的泛型函数
               <br/>
               查看泛型函数可处理的类
               <br/>
               查看泛型函数代码
               <br/>
               编写自己的类和泛型函数
               <br/>
               杂项
               <br/>
               插值
               <br/>
               排列组合
               <br/>
               数组与矩阵运算
               <br/>
               四则运算
               <br/>
               转置
               <br/>
               上下三角矩阵
               <br/>
               行列式的值
               <br/>
               内积与外积
               <br/>
               对角矩阵与取对角
               <br/>
               解线性方程组和求矩阵的逆矩阵
               <br/>
               求矩阵的特征值与特征向量
               <br/>
               矩阵分解
               <br/>
               三角分解法(LU)
               <br/>
               奇异值分解(svd)
               <br/>
               QR分解
               <br/>
               最小二乘法与QR分解
               <br/>
               积分
               <br/>
               2D-图形
               <br/>
               图形环境设置-par函数
               <br/>
               设置margin大小
               <br/>
               设置显示区域
               <br/>
               lines
               <br/>
               boxplot 水平放置
               <br/>
               添加水平或垂直线
               <br/>
               xy轴反转
               <br/>
               rug-在一边加入显示密度的小短线
               <br/>
               绘制到x轴的垂直线
               <br/>
               curve-绘制函数曲线
               <br/>
               在一幅图上添加另外一幅图
               <br/>
               平滑曲线(density)的绘制
               <br/>
               填充颜色
               <br/>
               cex-绘制按照比例大小的图标
               <br/>
               同时绘制不同数据不同颜色的图
               <br/>
               等高线图(contour)
               <br/>
               一页上绘制多个图
               <br/>
               3D-图形
               <br/>
               在 python 中调用 R (rpy2)
               <br/>
               introduction
               <br/>
               把 python 数据转换为 R 可用的数据
               <br/>
               执行 R 运算
               <br/>
               将 R 结果提取到 python
              </p>
              <p>
               基本统计分析
               <br/>
               R的统计模型概述
               <br/>
               公式
               <br/>
               符号总结
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               数据变换
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               delta 方法-随机变量函数的方差
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               Box-Cox变换
               <br/>
               茆诗松的定义
               <br/>
               R的定义
               <br/>
               稳定方差的变换
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               对数变换
               <br/>
               平方根变换
               <br/>
               反正弦变换(角变换)
               <br/>
               倒数变换
               <br/>
               量反应直线化
               <br/>
               对数变换
               <br/>
               平方根变换
               <br/>
               倒数变换
               <br/>
               质反应直线化
               <br/>
               probit变换(概率单位变换)
               <br/>
               角变换
               <br/>
               logit变换
               <br/>
               正态化变换的方法
               <br/>
               数据挖掘中的变换
               <br/>
               采样和随机数
               <br/>
               R 的统计表
               <br/>
               随机采样-R
               <br/>
               抽样
               <br/>
               放回式抽样
               <br/>
               非放回式抽样
               <br/>
               产生指定分布的随机数
               <br/>
               概率分布
               <br/>
               离散分布
               <br/>
               贝努里分布（Bernoulli distribution）
               <br/>
               均匀分布（Uniform discrete distribution）
               <br/>
               二项分布
               <br/>
               泊松分布
               <br/>
               超几何分布（Hypergeometric distribution）
               <br/>
               连续分布
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               正态分布
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               t分布
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               $\chi ^2$分布
               <br/>
               探索性分析
               <br/>
               描述性统计
               <br/>
               样本特征数
               <br/>
               方差
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               标准差
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               最大最小值
               <br/>
               累积最大最小值
               <br/>
               差分
               <br/>
               平均值
               <br/>
               中位数
               <br/>
               众数
               <br/>
               偏斜度(skewness)
               <br/>
               峭度(kurtosis)
               <br/>
               变异系数(coefficient of variability)
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               异常(极端)值
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               分类汇总
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               频数表-table
               <br/>
               频数表、频数图
               <br/>
               连续数据
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               类型数据
               <br/>
               离散数据(Categorical data)
               <br/>
               连续数据(numerical data)
               <br/>
               fivenum
               <br/>
               summary
               <br/>
               分位数
               <br/>
               条件性测量
               <br/>
               茎叶图
               <br/>
               直方图
               <br/>
               盒形图
               <br/>
               区间分割-cut函数(类似factor)
               <br/>
               类型数据 vs. 类型数据
               <br/>
               类型数据 vs. 连续数据
               <br/>
               连续数据 vs. 连续数据
               <br/>
               用 data.frame 存储
               <br/>
               产生 data.frame
               <br/>
               行 列的变量名称
               <br/>
               取得数据的各种方法
               <br/>
               条件取得数据
               <br/>
               使用 stack 与 unstack
               <br/>
               多元数据
               <br/>
               二元数据
               <br/>
               协方差
               <br/>
               协方差矩阵
               <br/>
               相关系数
               <br/>
               相关系数的区间估计
               <br/>
               估计
               <br/>
               TODO: 矩法
               <br/>
               TODO: 极大似然法
               <br/>
               均值估计
               <br/>
               点估计
               <br/>
               均值的标准误
               <br/>
               均值的区间估计-总体方差已知
               <br/>
               均值的区间估计-总体方差未知
               <br/>
               方差估计
               <br/>
               点估计
               <br/>
               区间估计
               <br/>
               二项分布的估计
               <br/>
               参数p及标准误差的点估计
               <br/>
               p的区间估计
               <br/>
               假设检验
               <br/>
               各种情况使用的方法
               <br/>
               单样本假设检验
               <br/>
               方差未知的正态分布均值的单样本检验
               <br/>
               数据非正态时的情况
               <br/>
               方差已知的正态分布均值的单样本检验
               <br/>
               功效与样本量
               <br/>
               方差的区间估计及检验-卡方检验
               <br/>
               两样本假设检验
               <br/>
               说明
               <br/>
               F检验-两正态样本方差齐性检验
               <br/>
               其它数据类型方差的检验
               <br/>
               t检验
               <br/>
               功效与样本量
              </p>
              <p>
               非参数统计
               <br/>
               一些概念
               <br/>
               次序统计量
               <br/>
               无偏检验
               <br/>
               相对效率
               <br/>
               渐近相对效率(A.R.E)
               <br/>
               保守性
               <br/>
               结(tie)
               <br/>
               一致对与不一致对
               <br/>
               二项比例齐性检验与列联表的独立性检验的关系
               <br/>
               基于二项分布的检验
               <br/>
               二项分布参数的假设检验
               <br/>
               p值与区间
               <br/>
               功效与样本量
               <br/>
               二项比例齐性检验: prop.test
               <br/>
               二项比例中样本量及功效的估计
               <br/>
               独立样本
               <br/>
               配对样本
               <br/>
               分位数检验
               <br/>
               符号检验
               <br/>
               Cox-Stuart趋势性检验
               <br/>
               列联表
               <br/>
               2×2列联表
               <br/>
               Yate修正卡方检验
               <br/>
               Fisher精确检验
               <br/>
               联合多个表: Mantel-Haenszel检验
               <br/>
               匹配数据二项比例检验-McNemar检验
               <br/>
               R×C列联表
               <br/>
               概率差异(倾向性, 趋势性)的卡方检验
               <br/>
               独立性卡方检验
               <br/>
               固定边缘分布的卡方检验
               <br/>
               三向及多向列联表
               <br/>
               中位数(分位数)检验
               <br/>
               关联性(相依性)度量
               <br/>
               Cramer关联系数
               <br/>
               Pearson关联系数
               <br/>
               Pearson均方关联系数
               <br/>
               TschuProw系数
               <br/>
               正关联和负关联
               <br/>
               kappa统计量
               <br/>
               相关性的检验
               <br/>
               卡方拟合优度检验
               <br/>
               相关观测的Cochran检验
               <br/>
               其它分析方法
               <br/>
               似然比统计量
               <br/>
               对数线性模型
               <br/>
               秩检验
               <br/>
               Wilcoxon符号-秩检验
               <br/>
               Mann-Whitney检验和Hodges-Lehmann估计
               <br/>
               Kurskal-Wallis 检验
               <br/>
               等方差的检验
               <br/>
               秩相关度量
               <br/>
               Pearson关联系数
               <br/>
               Spearman$\rho $
               <br/>
               Kendall $\tau $
               <br/>
               Daniels趋势性检验
               <br/>
               Jonckheere-Terpstra 检验
               <br/>
               Kendall偏相关系数
               <br/>
               几个例子
               <br/>
               多个相关样本
               <br/>
               Friedman 检验
               <br/>
               Quade检验
               <br/>
               Friedman检验与Kendall系数及Spearman系数的关系
               <br/>
               交互作用
               <br/>
               平衡的不完全区组设计
               <br/>
               A.R.E. 不低于1的检验
               <br/>
               几个独立样本的 van der Waerden (正态得分)检验
               <br/>
               等方差检验的正态得分法
               <br/>
               正态得分用于回归
               <br/>
               正态得分与相关系数
               <br/>
               随机正态离差
               <br/>
               寻找精确分布的方法
               <br/>
               Fisher 随机化方法
               <br/>
               两个独立样本
               <br/>
               配对的随机化检验
               <br/>
               Kolmogorov-Smirnov 型统计量
               <br/>
               检验数据是否来自某个分布-Kolmogorov-Smirnov Test
               <br/>
               正态性检验: Shapiro–Wilk test
               <br/>
               非参数回归
               <br/>
               其它
               <br/>
               其它非参数检验
               <br/>
               方差齐性检验
              </p>
              <p>
               回归与方差分析
               <br/>
               AIC(赤池信息量)准则
               <br/>
               分析之前考虑的问题
               <br/>
               数据转换
               <br/>
               决策树
               <br/>
               缺失数据
               <br/>
               极端值(outliers)
               <br/>
               非正态的残差
               <br/>
               异质性噪声
               <br/>
               相关数据
               <br/>
               多个线性相关
               <br/>
               简单线性回归(Linear regression)
               <br/>
               开始之前
               <br/>
               数据
               <br/>
               模型
               <br/>
               直接回归分析
               <br/>
               summary对回归结果的统计
               <br/>
               一些数据的计算
               <br/>
               总平方和=残差平方和+回归平方和
               <br/>
               回归平均平方(RegMS)与残差平均平方(ResMS)及其自由度
               <br/>
               斜率显著性的F检验及t检验
               <br/>
               方差齐性的检验
               <br/>
               相关系数R及其与$R^2$的关系
               <br/>
               相关系数的单样本t检验
               <br/>
               相关系数的Fisher变换及单样本z检验
               <br/>
               相关系数的区间估计
               <br/>
               相关系数的功效及样本量估计
               <br/>
               相关系数的两样本检验
               <br/>
               回归系数的置信区间(CI)
               <br/>
               计算回归预测的y值
               <br/>
               anova比较两个模型
               <br/>
               使用anova检测斜率
               <br/>
               可以使用的泛型函数
               <br/>
               是否拟合的足够好?
               <br/>
               $\sigma ^2$已知
               <br/>
               过拟合
               <br/>
               欠拟合
               <br/>
               外推(Extrapolation)
               <br/>
               一些图
               <br/>
               多元线性回归
               <br/>
               模型
               <br/>
               系数的置信区间(CI)
               <br/>
               F-值, p-值
               <br/>
               回归值
               <br/>
               注意
               <br/>
               偏相关与多重相关
               <br/>
               多项式回归
               <br/>
               模型
               <br/>
               例子
               <br/>
               系数的置信区间(CI)
               <br/>
               F-值, p-值
               <br/>
               回归值
               <br/>
               逐步回归
               <br/>
               最优回归方程的选择
               <br/>
               逐步回归的计算
               <br/>
               更新拟合模型
               <br/>
               回归诊断
               <br/>
               图的威力
               <br/>
               残差
               <br/>
               简介 plot.lm()
               <br/>
               普通残差
               <br/>
               标准化(内学生化)残差
               <br/>
               外学生化残差
               <br/>
               残差图
               <br/>
               残差的 Q-Q 图
               <br/>
               影响分析
               <br/>
               帽子矩阵H的对角元素
               <br/>
               DFFITS 准则
               <br/>
               Cook 统计量
               <br/>
               COVARATIO 准则
               <br/>
               总结
               <br/>
               共线性
               <br/>
               什么是共线性
               <br/>
               共线性的发现
               <br/>
               广义线性(Generalized Linear)模型
               <br/>
               概念
               <br/>
               族
               <br/>
               glm()函数
               <br/>
               gaussian族
               <br/>
               二项式族
               <br/>
               Poisson模型
               <br/>
               拟似然模型
               <br/>
               其它资料找到的东东
               <br/>
               数据
               <br/>
               回归分析
               <br/>
               Poisson回归
               <br/>
               logistic多元线性回归
               <br/>
               非线性回归与非线性最小平方(nls包)
               <br/>
               非线性回归
               <br/>
               logistic 模型的例子
               <br/>
               nls函数
               <br/>
               nlm与非线性最小二乘法和最大似然法模型
               <br/>
               nlm() 函数的用法
               <br/>
               最小二乘法
               <br/>
               最大似然法
               <br/>
               一些非标准模型
               <br/>
               方差分析
               <br/>
               多组比较的条件
               <br/>
               方差齐性检验
               <br/>
               非正态样本方差齐性检验
               <br/>
               单因素方差分析(aov,anova)
               <br/>
               两因素方差分析
               <br/>
               混合效应模型
               <br/>
               TODO: 正交设计与方差分析
              </p>
              <p>
               流行病学
               <br/>
               一些概念
               <br/>
               前瞻性研究
               <br/>
               回顾性研究
               <br/>
               现状研究
               <br/>
               危险率的差与比(RR)
               <br/>
               优势及优势比(OR)
               <br/>
               优效性研究与等效性研究
               <br/>
               生存分析
               <br/>
               交叉设计
               <br/>
               洗脱期
               <br/>
               残留效应(剩余效应)
               <br/>
               常用的回归
               <br/>
               函数介绍
               <br/>
               epicalc包
               <br/>
               rateratio.test包
               <br/>
               epiR包
               <br/>
               rmeta
               <br/>
               stats包
               <br/>
               类型(属性)数据的效应测度
               <br/>
               危险率差的估计
               <br/>
               危险率比(RR)的估计
               <br/>
               优势比(OR)的估计
               <br/>
               优势比与危险率的比较
               <br/>
               混杂与分层
               <br/>
               分层的类型数据统计推断方法-Mantel-Haenszel检验
               <br/>
               Mantel-Haenszel检验及优势比估计
               <br/>
               公共优势比与效应修正
               <br/>
               例子
               <br/>
               匹配研究中优势比的估计
               <br/>
               存在混杂的趋势性检验
               <br/>
               样本量及功效的估计
               <br/>
               计算样本量的函数
               <br/>
               现场调查(Field survey)
               <br/>
               两个比例的比较
               <br/>
               病例-对照研究中p1,p2与优势比的关系
               <br/>
               前瞻性研究和随机对照试验中的样本量估计
               <br/>
               现状研究中的样本量估计
               <br/>
               比较两个均值的样本量估计
               <br/>
               批质量检验的样本量估计
               <br/>
               两个比例比较的功效
               <br/>
               两个均值比较的功效
               <br/>
               分层类型数据样本量及功效的估计
               <br/>
               多重logistic回归
               <br/>
               一般模型
               <br/>
               回归参数的解释
               <br/>
               二态独立变量在多重logistic回归模型中优势比的估计
               <br/>
               logistic回归分析和列联表分析的关系
               <br/>
               协方差,标准差,t值,置信区间等
               <br/>
               logistic.display函数
               <br/>
               连续独立变量在多重logistic回归模型中优势比的估计
               <br/>
               假设检验
               <br/>
               多重logistic回归中的预测
               <br/>
               logistic模型回归拟合优良性的估计
               <br/>
               meta再分析
               <br/>
               概念
               <br/>
               DerSimonian-Laird 方法(随机效应模型)
               <br/>
               Mantel-Haenszel 方法(固定效应模型)
               <br/>
               优势比的齐性检验
               <br/>
               解释
               <br/>
               绘图
               <br/>
               等效性研究(equivalence study)
               <br/>
               统计推断
               <br/>
               样本量的估计
               <br/>
               交叉设计
               <br/>
               综合的处理效应的估计
               <br/>
               剩余效应的估计
               <br/>
               样本量的估计
               <br/>
               聚集性的二态数据
               <br/>
               聚集性数据二项比例的两样本检验
               <br/>
               样本量及功效估计
               <br/>
               测量误差方法
               <br/>
               人-时间数据及生存分析
               <br/>
               一些概念
               <br/>
               (累加)发病率
               <br/>
               发病密度
               <br/>
               累加发病率与发病密度的关系
               <br/>
               率比(RR)
               <br/>
               单样本发病率数据的统计推断
               <br/>
               大样本方法
               <br/>
               精确方法
               <br/>
               发病率的置信区间
               <br/>
               两样本发病率数据的统计推断
               <br/>
               率比
               <br/>
               人-时间数据的功效及样本量估计
               <br/>
               分层的人-时间数据的统计推断
               <br/>
               分层的人-时间数据的功效及样本量
               <br/>
               发病率数据中趋势性的检验
               <br/>
               生存分析
               <br/>
               概念
               <br/>
               危险率(hazard rate)
               <br/>
               死亡危险率(mortality risk)
               <br/>
               生存概率(survival probability)
               <br/>
               生存函数(survival function)
               <br/>
               危险函数(hazard function)
               <br/>
               失访或截尾观察(censored observation)
               <br/>
               时间序列的 Kaplan-Meier 估计
               <br/>
               对数秩(log rank)检验
               <br/>
               Cox比例风险回归模型
               <br/>
               模型及检验
               <br/>
               对二态独立变量危险比的估计
               <br/>
               对连续独立变量危险比的估计
               <br/>
               功效及样本量估计
              </p>
              <p>
               判别,聚类,因子分析等
               <br/>
               数据的中心化和标准化
               <br/>
               中心化
               <br/>
               标准化
               <br/>
               极差正规化(最小-最大规范化)
               <br/>
               极差标准化
               <br/>
               小数定标规范化
               <br/>
               正则化(normalize)
               <br/>
               距离系数
               <br/>
               基本性质
               <br/>
               绝对距离(曼哈顿距离, absolute distance)
               <br/>
               欧氏距离(Euclidean distance)
               <br/>
               Minkowski 距离(明氏距离)
               <br/>
               Chebyshev 距离
               <br/>
               Canberra 距离
               <br/>
               分离系数
               <br/>
               Lance 和 Williams 距离
               <br/>
               Mahalanobis distance(马氏距离)
               <br/>
               二值定性距离
               <br/>
               相似系数
               <br/>
               角余弦系数
               <br/>
               相关系数
               <br/>
               联合系数(assosiation coefficient)
               <br/>
               判别分析(Discriminant Analysis)
               <br/>
               判别分析与主成分分析的关系
               <br/>
               基于 Mahalanobis 距离的数学模型
               <br/>
               协方差矩阵相同
               <br/>
               协方差矩阵不同
               <br/>
               Bayes 判别
               <br/>
               先验概率与损失函数
               <br/>
               两个总体的 Bayes 判别
               <br/>
               多分类问题的 Bayes 判别
               <br/>
               Fisher 判别
               <br/>
               例子
               <br/>
               聚类分析
               <br/>
               系统聚类(hierarchical clustering method)
               <br/>
               最短距离法(the shortest distance method)
               <br/>
               最长距离法(the longest distance method)
               <br/>
               中间距离法(median method)
               <br/>
               中间距离法的推广
               <br/>
               类平均法(average linkage method)
               <br/>
               重心法
               <br/>
               离差平方和法(Ward 法)
               <br/>
               其它方法
               <br/>
               例子
               <br/>
               类个数的确定
               <br/>
               k-均值动态聚类
               <br/>
               k means 算法
               <br/>
               k-means++方法
               <br/>
               k 邻近法(K Nearest Neighbors, knn)算法
               <br/>
               knn 算法
               <br/>
               预测
               <br/>
               平滑
               <br/>
               优点与缺点
               <br/>
               knn() 函数用法
               <br/>
               主成分分析(PCA)
               <br/>
               协方差矩阵求主成分
               <br/>
               记号
               <br/>
               求主成分
               <br/>
               原始变量与主成分的相关系数
               <br/>
               载荷(loading)
               <br/>
               相关矩阵求主成分
               <br/>
               主成分特征向量的具体问题的相关解释
               <br/>
               主成分分析的例子
               <br/>
               主成分回归
               <br/>
               线性回归
               <br/>
               主成分分析
               <br/>
               主成分回归
               <br/>
               得到与原自变量的关系式
               <br/>
               因子分析
               <br/>
               数学模型
               <br/>
               例子
               <br/>
               因子得分
               <br/>
               典型相关分析
               <br/>
               TODO: 典型相关系数的检验
              </p>
              <p>
               TODO
               <br/>
               z-curve
               <br/>
               解释
               <br/>
               时间序列与信号处理
               <br/>
               神经网络方法
               <br/>
               SOM(自组织映射)
               <br/>
               分形
               <br/>
               细胞机与数字生命
               <br/>
               混沌
               <br/>
               支持向量机(SVM)
               <br/>
               随机模拟(Monte Carlo)方法
              </p>
              <p>
               参考文献
               <br/>
               Bibliography
               <br/>
               About this document …
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-259147">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年11月29日 上午1:30
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-259147">
               2 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-259147 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-12896 bbp-reply-position-2 user-id-44780 post-259147 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/44780/" rel="nofollow" title="查看priss111的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/1d588ca4874520ec834972513f41aab4?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/44780/" rel="nofollow" title="查看priss111的档案">
               priss111
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               楼主辛苦了，谢谢楼主！
              </p>
              <p>
               下载下的内容是乱码，不知是怎么回事，方便的话楼主能不能发俺邮箱：priss111@163.com。
               <br/>
               谢谢！
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-259318">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年12月2日 上午1:45
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-259318">
               3 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
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            </div>
            <!-- #post-259318 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-12896 bbp-reply-position-3 user-id-3753 post-259318 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/3753/" rel="nofollow" title="查看老玉米的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/3753/" rel="nofollow" title="查看老玉米的档案">
               老玉米
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               会员才能下载，注册会员还有有人邀请，请LZ帮忙贴过来，注明出处。谢谢。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-264010">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2009年2月23日 下午10:28
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-264010">
               4 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-264010 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-12896 bbp-reply-position-4 user-id-96944 post-264010 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/96944/" rel="nofollow" title="查看pangshong99的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/778f6d16827972d4c4c8a52447ab42cb?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/96944/" rel="nofollow" title="查看pangshong99的档案">
               pangshong99
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               very help. I wonder where can I found more of the same on SAS besides SAS manuals?
              </p>
              <p>
               Thanks in advance
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-264448">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2009年3月1日 下午10:38
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-264448">
               5 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-264448 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-12896 bbp-reply-position-5 user-id-97532 post-264448 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/97532/" rel="nofollow" title="查看mytilus的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/e68d9394cdce15271480cf5274b382f8?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/97532/" rel="nofollow" title="查看mytilus的档案">
               mytilus
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               那里注册了才能下…楼主能不能发一份到我邮箱:celestialcar@hotmail.com ?谢谢
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-332521">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年5月11日 下午12:22
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-332521">
               6 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
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             </div>
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            <!-- #post-332521 -->
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             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/375495/" rel="nofollow" title="查看yyliuliqu的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/23d3f0ada40c227129afd11bb1592a9c?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/375495/" rel="nofollow" title="查看yyliuliqu的档案">
               yyliuliqu
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               [s:12]楼主，能否在本贴中分享一份儿？？？实在是下不了，很着急要用，导师催得紧，拜托了~~~
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
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              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年5月11日 下午12:23
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              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-332522">
               7 楼
              </a>
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             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/375495/" rel="nofollow" title="查看yyliuliqu的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/23d3f0ada40c227129afd11bb1592a9c?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/375495/" rel="nofollow" title="查看yyliuliqu的档案">
               yyliuliqu
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
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             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               [s:12]刚刚忘记写邮箱地址了liuliqu_love@163.com，跪求呀，特别着急要用呀~~~~
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
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             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年5月21日 下午10:17
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-332839">
               8 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
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             </div>
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            <!-- #post-332839 -->
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             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/375634/" rel="nofollow" title="查看biovector的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/109d2fc2ba33ff937dafbcc6764e5e45?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/375634/" rel="nofollow" title="查看biovector的档案">
               biovector
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               多谢楼主分享， 但链接好像不行。
               <br/>
               能否发我邮箱
               <a href="mailto:tianwaitian21@gmail.com" rel="nofollow">
                tianwaitian21@gmail.com
               </a>
               。
               <br/>
               非常感谢！
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-332885">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年5月22日 下午5:00
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-332885">
               9 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
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             </div>
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            </div>
            <!-- #post-332885 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-12896 bbp-reply-position-9 user-id-13540 post-332885 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/13540/" rel="nofollow" title="查看sherin的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/da5515b5a41940fadd7b0e14a0ddb5fe?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/13540/" rel="nofollow" title="查看sherin的档案">
               sherin
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               链接好像有问题，楼主发我一份：sherin@sina.com
               <br/>
               谢了
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-332886">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年5月22日 下午5:25
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-332886">
               10 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
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             </div>
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            <!-- #post-332886 -->
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             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/107675/" rel="nofollow" title="查看肖楠的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/66aa115466aeedf71937ff80c00b7982?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/107675/" rel="nofollow" title="查看肖楠的档案">
               肖楠
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               版主
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               这份文档现在已经更新到第六版 永久地址
              </p>
              <p>
               <a href="http://cran.r-project.org/doc/contrib/Xu-Statistics_and_R.pdf" rel="nofollow">
                http://cran.r-project.org/doc/contrib/Xu-Statistics_and_R.pdf
               </a>
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-333110">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年5月29日 上午2:52
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-333110">
               11 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-333110 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-12896 bbp-reply-position-11 user-id-375758 post-333110 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/375758/" rel="nofollow" title="查看zhang_jt的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/5b63754dd7457eec56e4f20eb69f5f89?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/375758/" rel="nofollow" title="查看zhang_jt的档案">
               zhang_jt
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               下不了啊，麻烦传一本：zhang_jt@qibebt.ac.cn
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-337466">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年9月27日 上午2:30
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-337466">
               12 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-337466 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-12896 bbp-reply-position-12 user-id-377212 post-337466 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/377212/" rel="nofollow" title="查看gongjc@emails.bjut.edu.cn的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/5838f9e8c1abbf87eadcd36514177919?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/377212/" rel="nofollow" title="查看gongjc@emails.bjut.edu.cn的档案">
               gongjc@emails.bjut.edu.cn
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               链接好像有问题，楼主发我一份吧：gongjc@emails.bjut.edu.cn
               <br/>
               谢了 谢了
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-339324">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年11月10日 上午5:39
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12896/#post-339324">
               13 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-339324 -->
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             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/377826/" rel="nofollow" title="查看spider的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/38f59c659b3eb1a97989456afafeac26?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/377826/" rel="nofollow" title="查看spider的档案">
               spider
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
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               多谢分享，已经下载了。拜读中。
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